Visão Geral

Este curso apresenta os fundamentos dos agentes autônomos baseados em Inteligência Artificial, abordando conceitos, arquiteturas e comportamentos que permitem a tomada de decisão automática em ambientes dinâmicos. O foco está na compreensão de como agentes percebem, decidem e agem, integrando IA, automação e sistemas inteligentes.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Compreender o conceito de agentes autônomos em IA
• Diferenciar tipos e arquiteturas de agentes
• Entender como agentes percebem e tomam decisões
• Analisar ambientes e comportamentos de agentes
• Aplicar fundamentos de aprendizado e adaptação
• Preparar base para desenvolvimento de agentes inteligentes

Publico Alvo

• Estudantes e profissionais de tecnologia
• Desenvolvedores iniciantes em IA
• Profissionais de automação e sistemas inteligentes
• Cientistas de dados iniciantes
• Interessados em agentes inteligentes e IA aplicada

Pre-Requisitos

• Lógica de programação básica
• Noções introdutórias de IA
• Familiaridade com conceitos computacionais

Conteúdo Programatico

Module 1 – Introduction to Autonomous Agents

1. Definition of intelligent agents
2. History and evolution of agent-based systems
3. Agents vs traditional software
4. Real-world applications

Module 2 – Agent Environments

1. Environment types (static, dynamic, deterministic)
2. Fully vs partially observable environments
3. Discrete and continuous environments
4. Agent-environment interaction

Module 3 – Agent Architectures

1. Simple reflex agents
2. Model-based agents
3. Goal-based and utility-based agents
4. Hybrid agent architectures

Module 4 – Perception and Decision Making

1. Sensors and perception models
2. State representation
3. Decision-making processes
4. Action selection strategies

Module 5 – Planning and Reasoning

1. Search and planning basics
2. Problem formulation
3. Deterministic planning
4. Reactive vs deliberative agents

Module 6 – Learning and Adaptation

1. Learning agents concepts
2. Reinforcement learning overview
3. Feedback and reward systems
4. Adaptation and improvement

Module 7 – Multi-Agent Systems Fundamentals

1. Single-agent vs multi-agent systems
2. Cooperation and competition
3. Communication between agents
4. Coordination challenges

Module 8 – Ethics, Limitations and Future Trends

1. Autonomy and responsibility
2. Bias and safety concerns
3. Limitations of autonomous agents
4. Future of agent-based AI systems